Seminar
- Thema:
- Applied Econometrics and Machine Learning in Macroeconomics and Finance with R
- Zielgruppe:
- Idealerweise verfügen Sie über eine sehr hohe Affinität zu quantitativen Verfahren der Statistik und Ökonometrie, eine ausgeprägte analytische Herangehensweise und ein starkes Interesse an empirischen Fragestellungen der Finanzwirtschaft und Makroökonomie. Erste Erfahrungen im Umgang mit Zeitreihendaten sind von Vorteil. Hierbei sind Studierende der Masterstudiengänge Wirtschaftswissenschaft, Wirtschaftswissenschaft für Ingenieur/-innen und Naturwissenschaftler/-innen und Volkswirtschaftslehre die Zielgruppe (sehr weit fortgeschrittene Studierende des Bachelors Wirtschaftswissenschaft können auch in Betracht kommen).
- Ort:
- Online
- Termin:
- 02.02.2027
bis
03.02.2027 - Zeitraum:
- 02.02.2027 und 03.02.2027, jeweils zwischen 09:30 - 18:00 Uhr per Zoom
(Angaben ohne Gewähr / Änderungen vorbehalten) - Seminarleitung:
- Prof. Dr. Robinson Kruse-Becher
- Anmeldefrist:
- 01.07.2026 - 15.07.2026
- Anmeldung:
- 18.01.2027 (per E-Mail an sekretariat.statistik@fernuni-hagen.de )
- Auskunft erteilt:
- Sven Lehmann
Philip Letixerant
Details zum Seminar
Der Lehrstuhl für Angewandte Statistik betreut im Wintersemester 2026/2027 Seminararbeiten zu aktuellen Themen der angewandten Ökonometrie und des Machine Learning in der Makroökonomik und Finanzwirtschaft. Im Mittelpunkt stehen moderne Verfahren zur Modellierung und Prognose ökonomischer Zeitreihen. Dabei werden sowohl klassische ökonometrische Ansätze als auch Machine-Learning-Methoden behandelt, darunter Faktormodelle, Regularisierungsverfahren, baumbasierte Methoden sowie Verfahren zur Prognosekombination und probabilistischen Vorhersage. Die Methoden werden auf reale Datensätze aus der Makroökonomik und Finanzwirtschaft angewendet, beispielsweise auf Inflationsraten, Zinssätze, Produktionsindikatoren oder Finanzmarktdaten wie Aktienrenditen oder Wechselkurse. Ziel ist es, unterschiedliche Ansätze im Rahmen empirischer Analysen zu vergleichen und kritisch zu bewerten. In begleitenden Tutorien, die voraussichtlich im Oktober und Anfang November stattfinden, wird eine Einführung in die Programmierung mit R sowie in die Arbeit mit ökonomischen Zeitreihendaten gegeben. Zudem erfolgt eine Einführung in die Literaturrecherche durch die Universitätsbibliothek. Im Rahmen der einzelnen Themen erarbeiten die Studierenden eigenständig die zugrunde liegenden Methoden und führen darauf aufbauend empirische Analysen durch. Die Verwendung der Open-Source-Software R wird dabei nachdrücklich empfohlen (https://www.fernuni-hagen.de/angewandte-statistik/lehre/software.shtml).
Nähere Informationen zu den Tutorien und zur Online-Schulung finden Sie auf der Moodle-Seite.
Die Prüfungsleistung besteht zu 50% aus der verfassten Seminararbeit (15-20 Seiten) und zu 50% aus einer Präsentation der erarbeiteten Ergebnisse.
Themenliste
- Targeting Predictors in High-Dimensional Forecasting
- Time-Frequency Analysis: Wavelet Decomposition in Economic Forecasting
- Regularized Model Averaging for Economic Forecasting
- Probabilistic Forecasting and Quantile Regression in Economics
Detaillierte Themenliste als pdf-Datei
